DeepSeek сообщил инвесторам о паузе в новом раунде на 50 млрд юаней ($7,4 млрд) при оценке в 500 млрд юаней ($74 млрд). Как пишет The Information, решение последовало за утечкой стенограммы майского звонка основателя Лян Вэньфэна с инвесторами, где он излагал стратегические приоритеты компании. В публикациях утверждалось, что миллиардер обсуждал зависимость компании от чипов Nvidia для развития AI и постоянное отставание Китая от США в сфере сложных технологий искусственного интеллекта. У вас не возникает ощущения deja vu? Напомню, что "дежа вю" — это сбой в Матрице, когда, например, вы читаете новость про Лян Вэньфэна и DeepSeek, а кажется, что это уже было с Ant Group и Джеком Ма. https://www.theinformation.com/briefings/deepseek-puts-current-funding-round-hold?rc=ukjmk2

Как вы поняли, я сейчас в Китае ненадолго, и вот из интересного это доставка. Кроме того, что вся доставка это электробайки, что не удивительно, собственно, и в Мск довольно давно присутствует. Но когда вам привозят к дому, в зависимости от типа доставки, вам могут как обычно оставить на ресепшене, как обычно в Азии, либо загрузить вот в такой пылесос. Я изначально так и думал, пока не подошёл доставщик. После того, как товар получен, он направляется к лифту, вызывает его, безконтактно, естественно, заезжает в лифт и отправляется на нужный этаж и там доезжает до нужной двери. Если вы пустите его в лифт, он с удовольствием заедет, если нет, будет ждать следующего. Кстати, отель абсолютно обычный, можно даже сказать ниже среднего, поэтому из него пришлось съехать после одной ночи. Видео можно поставить на x2 @CGIT_Vines

Intel и AMD переходят на долгосрочные контракты с китайскими ЦОД на поставку серверных процессоров По данным Reuters, договоренности рассчитаны на срок от одного года до двух лет и фиксируют объемы поставок, оставляя цены открытыми. Ранее покупатели серверов предпочитали разовые или краткосрочные контракты, однако дефицит вычислительных мощностей заставил стороны изменить подход. Причиной смены стратегии стал ажиотажный спрос на инфраструктуру для ИИ. В условиях ограничений на импорт специализированных ускорителей китайские дата-центры активно наращивают закупки классических CPU для задач инференса, работы с сетями и хранилищами. В результате с начала 2026 года цены на отдельные серверные чипы в Китае выросли более чем на 40%, а сроки выполнения заказов у Intel растянулись до 6 месяцев

Сотрудник OpenAI, бывший сотрудник Белого Дома, публично в твиттере: «(новая китайская модель) Kimi K3 — очень крутая, и хорошо бы, чтобы администрация президента США напугала (буквально FUD) госорганы и крупные компании, чтобы они не запускали open source модели самостоятельно. Но не слишком напугало, чтобы гиперскейлеры (OpenAI, Anthropic и ко) могли зарабатывать на хостинге open source моделей. There is a sweet spot (sic)» конец цитаты 🤮 Не перестаю убеждаться, что все всё говорят (и пишут), нужно только слушать. Глава OpenAI, публично в твиттере, через пару дней: вы не поверите, какой кибервзлом совершила наша последняя модель! Взлом при этом на самом деле классный, автономные агенты в OpenAI взломали HuggingFace — главную ИИ-платформу для хранения моделей. Но вишенка не в том, что современные модели могут взломать что угодно, а в том, что защищающиеся в HuggingFace не смогли использовать ведущие американские модели для защиты — они не могут отличить защиту от нападения и отказываются вести такую работу. Так что для этой задачи, эта американская компания использовала китайскую модель GLM-5.2, запущенную локально. 🤡 Тем временем, китайская опенсорс модель Kimi K3, которая так напугала OpenAI, обогнала Fable в соревновании на фронтенд-задачи, и стоит в разы дешевле. Все эти соревнования — туфта, но всё равно показательно. Разрыв между публично доступными американскими SOTA (state of the art, лучшими из лучших) моделями и китайскими моделями все уменьшается. Как бы китайцы так весь американский ИИ-пузырь не взорвали. А что делают корпорации, когда не могут победить инновациями? Конечно — лоббируют, и мы возвращаемся к началу поста. — Интересно, в каком направлении движутся Мия Мурати с Суцкевером и ко. (помните, они ушли из OpenAI и основали компанию Thinking Machines Lab?): их продукт — это собственная open weight модель Inkling и инфраструктура для обучения и тюнинга моделей Tinker. Все серьезные пользователи нейросетей тюнят свои модели (даже мы уже делаем это для клиентов), крутая ниша. — Если бы мне нужно было делать ставку — я бы ставил на локальные модели. Но слава богу, мне ставки делать не нужно, мы пока пользуемся американскими SOTA моделями по личными подпискам и ждем, когда же появится достаточно производительное и недорогое железо, а локальные модели и open-source харнес ещё немного подрастут. 🍿 — Завершая этот пост, переведу отличную шутку, которая описывает состояние индустрии. Контекст: у moonshot, компании-создателя Kimi, не хватает мощностей, чтобы удовлетворить ажиотажный спрос на их модель Kimi K3. Они объявляют, что приостанавливают регистрацию новых пользователей, чтобы хватило текущим. Шутка: «абсолютно непрофессионально. если кими хочет стать ведущей лабораторией, она должна вести себя соответствующе — например, начать отвечать на запросы пользователей более слабыми моделями, ну или хотя бы опубликовать пост про крах цивилизации».

За и против открытых (китайских) LLM. Я периодически читаю аналитику, мнения и пейперы по теме, в этом посте собрал не самые очевидные, и конечно с упором на деньги. 0️⃣ Есть много графиков типа приложенного к посту, что открытые отстают всего на несколько месяцев, и нужно только подождать. Контрааргументом приводят, что это только по бенчмаркам на 3-4 месяца, а на проде в реальных задачах - 8-12 (что кажется тоже ок). Аргументы ПРОТИВ того, что открытые модели могут догнать закрытые: 1️⃣ Главное заблуждение про открытые веса, что они дешевые (или бесплатные). Это справедливо для R&D, но не COGS (включая инференс): траты растут с ростом выручки/использования. Реакция на Kimi и китайские модели сильно преувеличена: есть очевидная price umbrella порожденная нехваткой компьюта. То есть китайским моделям выгодны высокие цены топовых лаб - демпинговать в таких условиях рынка всегда легче. 2️⃣ Из-за роста "агент-инференса" рынок инференса неожиданно может расти быстрее, даже быстрее издержек тренинга. Проще говоря, закрытые модели смогут частично брать объемом, как в классическом бизнесе. Нужно только достаточно компьюта, а охваты у них уже есть. Тот, кто крутит инференс, собирает данные, а данные идут в следующую версию модели. Это самоусиливающийся цикл, недоступный тому, кто просто раздает веса. 3️⃣ Токены - не коммодити! То есть это не как мешок кофе или баррель нефти. Токен одной модели не равен токену другой. Правильно считать стоимость решения конкретной задачи, а тут у открытых моделей все не так хорошо, как на страницах прайсинга. 4️⃣ Anthropic и OpenAI на полгода-год впереди не только по бенчмаркам, но и по возможности оптимизировать эффективность инференса, памяти, обслуживания. Контринтуитивно, но они могут заметно сократить издержки. Плюс по кибербезопасности закрытые модели вряд ли потеряют лидерство. Аргументы ЗА будущее доминировали открытых китайских моделей: 5️⃣ Чипы - единственная часть, где у США (и закрытых моделей топовых лаб) преимущество. Но все остальное в цепочке поставок токенов (электричество, стоимость строительства датацентров и т.д.) - заметно дороже китайского. Плюс регулирование, иски, бюрократия. 6️⃣ Юзеры и бизнесы, которые больше всех тратят, легко переключаются между моделями и инструментами. Никакого moat у лидеров нет, и как только все выйдет на плато, мы увидим массовый переток юзаджа и денег в открытые модели. Массовый потребитель, привыкший к ChatGPT, не спасет - он дает слишком мало выручки. 7️⃣ Многие проблемы больших AI лаб можно залить деньгами, но узкое место уже намечается в физическом мире - электричество, стройка и др. Есть уверенность, что обещанный капекс в принципе невозможно обеспечить, физически. Как только это будет видно на рынке, Китай начнет становится мировой столицей инференса. 8️⃣ Главный ингредиент в стоимости токена - маржа Nvidia (а не электричество или прибыль openai). Так почему будущая выручка вообще должна остаться у лаб? Пока их moat - это не качество моделей или харнесс, а тупо субсидирование юзеров венчурными деньгами. Конкуренты дипсика дают скидку около 30-40% - это и есть оценка маржи. Реселлеры клодкода/кодекса продают токены со скидкой до 90% от API-цены, перепродавая лимиты фиксированных планов. 9️⃣ Я не знаю, кто победит и как распределятся на рынке, но для нас конкуренция - это хорошо! Остальное просто с интересом наблюдаем. @kyrillic

Reuters: США и Китай проведут переговоры по искусственному интеллекту в сентябре. Информацию подтвердили 5 источников. Планируется, что со стороны США переговоры возглавит министр финансов. Сам он информацию о встрече подтвердил лишь косвенно, Сказав следующее: «Мы обнаруживаем водяные знаки наших американских моделей на многих китайских моделях, и это неприемлемо. Мы займемся этим вопросом в ближайшие дни или недели». Вероятно, Anthropic (а может и другие компании) предоставят сведения о том, как и кто дистиллировал Claude, и по каким признакам это можно отследить. По словам аналитиков, в список приоритетов Пекина для обсуждений входят вопросы, касающиеся Mythos, того, как США будут контролировать выпуск будущих передовых моделей, а также того, будет ли Вашингтон вводить ограничения в отношении китайских моделей с открытыми весами. Это лишь первая встреча, и вряд ли им удастся сформировать решение каких-либо серьезных проблем.

Хит древности, правила которого утеряны навсегда В Китае археологи из Шэньсийского института раскопали в ханьских гробницах игровые доски возрастом около 2000 лет. Отличный повод вспомнить лю-бо (六博, «шесть палочек») — настолку, что старше привычных нам шахмат где-то на пять веков. Играли вдвоём, у каждого по шесть фишек, а вместо кубиков бросали шесть палочек. Доска расчерчена на 12 «дорог» с центральной зоной «воды». Исследователи из Университета Карнеги — Меллона предполагают, что фишки изображали птиц: те пробирались к центральному пруду, ловили рыбу и относили её в «гнёзда» соперника, зарабатывая очки. Партия занимала минут десять-сорок. И это была всенародная забава — в лю-бо играли все, от императоров до простолюдинов. Расцвет пришёлся на эпоху Западная Хань, следы игры тянутся до династии Цзинь, а ближе к эпохе Тан лю-бо тихо сошло на нет. А вот и самое обидное. Точные правила потеряны безвозвратно. Как ходили фишки и что считалось победой — загадка. Даже находки не выручают: в 1973-м в гробнице Мавандуй нашли целый запечатанный набор, а в 2019-м — больше тысячи бамбуковых дощечек, где, возможно, записаны правила. Учёные из Пекинского университета бьются над расшифровкой с 2019 года, но мешают ветхость и мёртвый древний язык. Вот такая история: когда-то в лю-бо играла целая страна, а сегодня мы даже не знаем, как в ней объявить победу. @vselennayaplus